http://localhost:4040/jobs/

在顶部导航栏上，可以点击以下选项来查看不同类型的Spark应用信息：

1. Jobs - 此视图将列出所有已提交的作业，并提供每个作业的详细信息，如作业ID、名称、开始时间、结束时间等。
2. Stages - 此视图可以查看作业分解成的不同阶段，包括每个阶段的任务数、当前状态等。
3. Storage - 此视图展示了数据如何在RDDs（弹性分布式数据集）之间进行分层存储，以及它们的缓存状态。
4. Environment - 此视图列出了与Spark应用程序相关的环境变量和配置参数。
5. Executors - 此视图提供了关于执行器的详细信息，包括内存使用情况、磁盘使用情况、任务统计等。

Apache Spark UI中的"Executors"页面，该页面提供了关于Spark应用程序中执行器的详细信息。执行器是Spark应用程序中负责执行任务的进程。以下是页面上各部分的介绍：

Summary

• RDD Blocks: 当前存储在执行器上的RDD块数量。
• Storage Memory: 执行器上用于存储的内存总量，以及当前已使用的存储内存。
• Disk Used: 执行器上用于存储的磁盘空间总量，以及当前已使用的磁盘空间。
• Cores: 执行器上可用的CPU核心数。
• Active Tasks: 当前正在执行的任务数量。
• Failed Tasks: 已经失败的任务数量。
• Complete Tasks: 已经完成的任务数量。
• Total Tasks: 执行器上总共处理的任务数量。
• Task Time (GC Time): 执行器上所有任务的总执行时间，以及其中的垃圾回收时间。
• Input: 任务处理的输入数据量。
• Shuffle Read: 任务执行期间从其他执行器读取的shuffle数据量。
• Shuffle Write: 任务执行期间写入的shuffle数据量。
• Excluded: 被排除的执行器数量。

Executors

• Executor ID: 执行器的唯一标识符。
• Address: 执行器的网络地址。
• Status: 执行器的状态，如Active（活跃）或Dead（已死）。
• RDD Blocks: 执行器上存储的RDD块数量。
• Storage Memory: 执行器上用于存储的内存总量，以及当前已使用的存储内存。
• Disk Used: 执行器上用于存储的磁盘空间总量，以及当前已使用的磁盘空间。
• Cores: 执行器上可用的CPU核心数。
• Active Tasks: 当前正在执行的任务数量。
• Failed Tasks: 已经失败的任务数量。
• Complete Tasks: 已经完成的任务数量。
• Total Tasks: 执行器上总共处理的任务数量。
• Task Time (GC Time): 执行器上所有任务的总执行时间，以及其中的垃圾回收时间。
• Input: 任务处理的输入数据量。
• Shuffle Read: 任务执行期间从其他执行器读取的shuffle数据量。
• Shuffle Write: 任务执行期间写入的shuffle数据量。
• Thread Dump: 提供执行器的线程转储链接。
• Heap Histogram: 提供执行器的堆内存使用情况的直方图链接。
• Add Time: 执行器被添加到集群的时间。
• Remove Time: 执行器从集群中移除的时间。

这个页面对于监控和调试Spark应用程序非常有用，因为它提供了关于执行器资源使用情况、任务状态和性能的详细信息。